【深度學習】CNN計算
1、CNN特徵圖計算 卷積：注意是前半部分是下取整！！！ 池化：沒有pad 2、CNN參數數量 3、FC Layer參數數量 emmmmmm 4、全連接和卷積的關係 全連接層也可以被視爲是一種極端情況的卷積層，其卷積核尺寸就是輸入矩陣尺寸，因此輸出矩陣的高度和寬度尺寸都是1。 一個卷積核產生一個feature map! !! (要命了-0-) 參考： CNN中卷積層的計算細節 卷積神經網絡中的參數
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